【專題探索】改變世界的基礎——3D感測新興技術投資趨勢分析
劉育昇 (2018/11/08) 《台經月刊第41卷第11期》
當人和機器間的互動可以用自然的肢體語言做溝通，不再需要鍵盤、滑鼠、或觸控螢幕等操作，3D感測技術就是一種可實現此理想情境的藥方。
3D感測是讓機器能在「平面的畫面」中，透過「深度資訊」的截取，找到特定物品的特徵值。以手勢辨識為例，透過手勢位置的追蹤，能讓AR/VR的玩家，更自然地沉浸於遊戲中，無需手持控制器。以人臉辨識為例，透過3D感測擷取臉部輪廓深邃狀態讓手機解鎖，能相對比任一張人臉照片解鎖來得安全。在自駕車方面，能在前方複雜的環境中，快速偵測前方障礙目標是人形看板或行人，以利行進間車子的煞車決策判斷。於此，深度資訊的擷取，不僅能優化人機互動的狀態，亦能增強機器辨識的能力，未來將融入人們的生活，為日常生活帶來改變。
3D感測技術的描述
在各項3D感測技術中，國內外廠商多聚焦於立體相機(Stereo Vision)、結構光(Structured Light)及飛時測距(Time of Flight, ToF)等三大技術的發展。在立體相機部分，主要是利用兩個鏡頭的拍攝模仿人眼所見，透過計算兩個鏡頭之間的距離決定與物體間的距離，運算出3D影像；在結構光方面，透過投射結構光圖案至待測的物件，再用鏡頭擷取影像資訊後測距；在飛時測距方面，主要的技術是藉由投射雷射雷達等光源於待測物件，再透過影像感測器計算光反射的時間來進行測距。
三大3D感測技術在不同的情境與應用上各具優勢（表1）。邱昰芳(2018)的報告指出，立體相機技術在明亮的戶外環境、省電及軟體支援能力上表現相對較佳，但在感測深度、速度上表現相對較弱；而結構光技術因具備反應速度、準確度、解析度、模組設計較薄等優勢，多用於智慧手機支援AR、臉部辨識等功能。相較之下，飛時測距術在長距離、快速掃描、深度感測表現較佳，但由於耗能較高、體積較大，適用於車用光達(LiDAR)、工業機器人等領域。
表1 三大3D感測技術比較一覽表
3D感測的歷史發展
3D感測並非新的技術，最早是從體感遊戲開始，漸漸地滲透到其他領域的應用。海通證券(2017)指出，雖然觸碰螢幕的解析度愈來愈高，但仍需要用手指來操作，因此，人機互動的需求使3D感測技術仍有相當大的發展空間。在體感遊戲方面，2010年微軟(Microsoft)所推出的Xbox 360，其周邊體感裝置Kinect，即是將結構光的手勢辨識技術導入，而該公司又於2013年推出Xbox One，是以飛時測距技術來辨識玩家的手勢。在智慧電視方面，三星的Smart TV於2015年推出，配備手勢辨識功能讓用戶可以實現雙手放大縮小圖片、翻轉圖片、控制視頻等。在AR/VR方面，微軟於2016年推出了HoloLense的商用消費級AR設備，亦讓手勢辨識成為人機互動的核心功能。在汽車方面，寶馬在2015年的7 Series配備六種預設的手勢辨識，而Continental亦於2016年以飛時測距技術讓其Automotive配有手勢辨識功能。整體而言，在人機互動需求的驅動之下，3D感測已在手勢辦識方面有相當發展。
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